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// 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。 
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
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// 提示： 
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// 
// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 10⁵ 
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put 
// 
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// 
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// 进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
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// 注意：本题与主站 146 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 
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// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表 👍 109 👎 0


package LeetCode.editor.cn;


import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author ldltd
 * @date 2025-01-23 09:09:12
 * @description LCR 031.LRU 缓存
 
 */
 
public class OrIXps {
    public static void main(String[] args) {
    //测试代码
    OrIXps fun = new OrIXps();

    
    }

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class LRUCache1 extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
    private  int capacity;
    public LRUCache1(int capacity)  {
        //linkedHashMap。支持按照插入顺序和访问顺序两种方式
        super(capacity,0.75f,true);
        this.capacity=capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key,-1);
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        super.put(key,value);
    }
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}
//自己动手实现一个，需要双向链表和hashMap
class LRUCache {
        class Node{
            int k;
            int v;
            Node p;
            Node ne;
            public Node(){}
            public Node(int key,int value){
                k=key;
                v=value;
            }
        }
        Map<Integer,Node>map=new HashMap<>();
        int size;
        int capacity;
        Node head,tail;
        public LRUCache(int capacity){
            this.size=0;
            this.capacity=capacity;
            head=new Node();
            tail=new Node();
            head.ne=tail;
            tail.p=head;
        }
        public int get(int key){
            Node node = map.get(key);
            if(node==null) return -1;
            toHead(node);
            return node.v;
        }
        public void put(int key,int value){
            Node node = map.get(key);
            if(node==null){
                Node node1 = new Node(key, value);
                map.put(key,node1);
                add(node1);
                size++;
                if(size>capacity){
                   Node tail= removeTail();
                   map.remove(tail.k);
                   size--;
                }
            }else {
                node.v=value;
                toHead(node);
            }
        }
       void toHead(Node node){
            remove(node);
            add(node);
       }
       void add(Node node){
            node.p=head;
            node.ne=head.ne;
            head.ne.p=node;
            head.ne=node;
       }
       void remove(Node node){
            node.p.ne=node.ne;
            node.ne.p=node.p;
       }
       Node removeTail(){
            Node res=tail.p;
            remove(res);
            return res;
       }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
